查找算法合集

一、顺序搜索法

由于不知道要查找元素的具体位置，只能一个元素一个元素的去判断。

平均查找(n+1)/2

1. int find(int array[], int  length, int value)  

2. {  

3.     if(NULL == array || 0 == length)  

4.         return -1;  

5.   

6.     for(int index = 0; index < length; index++){  

7.         if(value == array[index])  

8.             return index;  

9.         }  

10.     return -1;  

11. }  

二、折半查找

对于一个有序数组，我们就可以通过二分查找的方法来提高查找效率。时间复杂度O(lgn)

二分查找有两种写法，需要特别注意边界。

（1）左闭右闭[left,right]

也就是left = 0, right = n-1。这时的判断条件时left < right。并且当去一边的时候要mid+1或mid-1

1. int search(int array[], int n, int v)  

2. {  

3.     int left, right, middle;  

4.   

5.     left = 0, right = n - 1;    //左闭右闭  

6.   

7.     while (left <= right){      //循环条件  

8.         middle = (left + right) / 2;  

9.         if (array[middle] > v){  

10.             right = middle - 1; //由于middle不符合，所有要middle-1满足右闭  

11.         }  

12.         else if (array[middle] < v){  

13.             left = middle + 1;  //同上，满足左闭  

14.         }  

15.         else{  

16.             return middle;  

17.         }  

18.     }  

19.   

20.     return -1;  

21. }  

（2）左闭右开[left,right)

也就是left = 0,right = n。这时不相等时，有left = mid+1 或 right = mid;

1. int search4(int array[], int n, int v)  

2. {  

3.     int left, right, middle;  

4.   

5.     left = 0, right = n;    //左闭右开  

6.   

7.     while (left < right){   //判断条件，由于是开，就必须不能相等  

8.         middle = (left + right) / 2;  

9.   

10.         if (array[middle] > v){  

11.             right = middle; //满足右开  

12.         }  

13.         else if (array[middle] < v){  

14.             left = middle + 1;  //满足左闭  

15.         }  

16.         else{  

17.             return middle;  

18.         }  

19.     }  

20.   

21.     return -1;  

22. }  

在循环体内,计算中间位置的时候,使用的是这个表达式:

middle = (left + right) / 2;

假如,left与right之和超过了所在类型的表示范围的话,那么middle就不会得到正确的值.
所以,更稳妥的做法应该是这样的:

middle = left + (right - left) / 2;

三、搜索二叉树

上面的查找是建立在连续内存基础之上的，那么如果是指针类型的数据呢？怎么办呢？那么就需要引入排序二叉树了。排序二叉树的定义很简单：（1）非叶子节点至少一边的分支非NULL；（2）叶子节点左右分支都为NULL；（3）每一个节点记录一个数据，同时左分支的数据都小于右分支的数据。可以看看下面的定义：

1. typedef struct _NODE  

2. {  

3.     int data;  

4.     struct _NODE* left;  

5.     struct _NODE* right;  

6. }NODE;  

1. const NODE* find_data(const NODE* pNode, int data){  

2.     if(NULL == pNode)  

3.         return NULL;  

4.   

5.     if(data == pNode->data)  

6.         return pNode;  

7.     else if(data < pNode->data)  

8.         return find_data(pNode->left, data);  

9.     else  

10.         return find_data(pNode->right, data);          

11. }  

四、哈希表法-----链式查找，相同映射的，放在一个链表中

我们看到（2）、（3）都是建立在完全排序的基础之上，那么有没有建立在折中基础之上的查找呢？有，那就是哈希表。哈希表的定义如下：1）每个数据按照某种聚类运算归到某一大类，然后所有数据链成一个链表；2）所有链表的头指针形成一个指针数组。这种方法因为不需要完整排序，所以在处理中等规模数据的时候很有效。其中节点的定义如下：

1. typedef struct _LINK_NODE  

2. {  

3.     int data;  

4.     struct _LINK_NODE* next;  

5. }LINK_NODE;  

 那么hash表下面的数据怎么查找呢？

1. LINK_NODE* hash_find(LINK_NODE* array[], int mod, int data)  

2. {  

3.     int index = data % mod;  

4.     if(NULL == array[index])  

5.         return NULL;  

6.   

7.     LINK_NODE* pLinkNode = array[index];  

8.     while(pLinkNode){  

9.         if(data == pLinkNode->data)  

10.             return pLinkNode;  

11.         pLinkNode = pLinkNode->next;  

12.     }  

13.   

14.     return pLinkNode;  

15. }  

 hash表因为不需要排序，只进行简单的归类，在数据查找的时候特别方便。查找时间的大小取决于mod的大小。mod越小，那么hash查找就越接近于普通查找；那么hash越大呢，那么hash一次查找成功的概率就大大增加。